📌 概要
概要
Day27では「AI契約と法的リスク」をテーマに学習しました。全体カリキュラムが最終週に入る中、社会実装やAIガバナンスへの理解を深める重要なフェーズに突入しています。主な内容として、AI契約の特徴である「努力義務型契約」や、瑕疵担保責任、知的財産権、データ提供に関する論点が紹介されました。特に契約トラブルのリスク要因として、要件定義不足が挙げられ、学習の成果として確認テストでは4問正解を達成しました。この経験を通じて、AIに対する契約の重要性と法的リスクを再認識しました。
📖 詳細
■ Day27
「AI契約と法的リスク」をテーマに学習しました。
全体カリキュラムでは最終週に近づきつつあり、社会実装やAIガバナンスの理解を深める重要なフェーズに入っています。
AI契約における最大の特徴は、成果が出ることではなく、成果が出るよう努めることを契約内容とする「努力義務型契約」が主流である点です。
これはAIの予測困難性によるものです。
その上で、以下の法的・契約的論点を学習しました：
- 瑕疵担保責任：AI成果物に欠陥があるか否かは判断が難しいため、責任範囲を明記すべき
- 知的財産権：学習済みモデル・重み・コード・データ出所が論点
- データ提供：個人情報や機微情報の扱いに慎重さが必要
- 契約トラブル例：要件定義不足や権利侵害がリスク要因
確認テストでは5問中4問正解。
1問は「精度が低いAIに対する契約トラブルの主因」に関する設問で、「責任分界点の未設定」ではなく「要件定義の不十分さ」がより本質的な答えであると再認識しました。
■ 本記事について
橋本 竜
Ryo Hashimoto
※ 本記事および関連ファイルの内容は、本書執筆時点（2025年5月現在）の情報に基づいています。試験範囲や仕様、ツールの挙動等は今後変更される可能性がありますので、最新情報をご確認ください。
※ 本書は個人の知見に基づいて解説しており、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）による公式見解ではありません。
※ G検定、JDLA等の名称は各団体の商標または登録商標です。
※ 本書は著作権法で保護されており、無断転載・複製を禁じます。
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🧭 読みどころ
この記事では「AI契約と法的リスク」に関する学びが共有されており、特に努力義務型契約の重要性が強調されています。AIの不確実性により、瑕疵担保責任や知的財産権、データ提供に関する論点が浮上します。読者は具体的な契約トラブルの事例を通じて、要件定義の重要性を再認識できるでしょう。この内容はAIガバナンスの理解を深める手助けとなります。
💬 編集部メモ
この記事を取り上げた理由は、「AI契約と法的リスク」という重要なテーマに対する洞察を得ることができたからです。特に、「努力義務型契約」という概念が新たな視点を提供し、AIの予測困難性に関連する法的課題について深く考えさせられました。皆さんもこの分野についての理解を深めてみてはいかがでしょうか。
※以下、投稿元
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